新一代数据综合采集分析平台
编辑整理：整理来源：百度知道，浏览量：57，时间：2022-07-24 15:00:01
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最基本的两个功能是：一数据收集；二数据分析归纳。扩展：
一、它必须容纳海量数据
如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。
大规模并行处理是用于扩展分析处理的理想技术，因为它同时利用计算机群集的存储和计算能力。它不仅在性能上有所扩展，而且其处理传入的大量数据流的能力也相应提高。
此外，被设计为用于处理结构化数据的大数据平台使用MPP，可进一步加速处理操作，这是因为已针对分析程序优化了结构化数据，并减少了回答查询所需执行的搜索量。结构化数据库能够更好地了解数据在数据海洋中的位置，并且可以精确地存取数据。
一般来说，非结构化数据库难以扩展到采用列式设计的结构化数据库所能达到的级别。但是，大数据分析平台可能整合有能够提高非结构化数据库的可扩展性和性能的功能。
二、它必须非常快
简单来说，数字时代下，用户不希望在运行查询时长时间地等待结果。他们期望即时得到满足，获得即时结果，而对其他工作负载没有影响。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。
从技术角度来看，要满足这些期望，必须结合列式数据库架构(相对于基于行的非并行处理传统数据库)和使用大规模并行处理技术或者说MPP。
理由在于：列式设计可最大限度地减少I/O争用，后者是导致分析处理发生延迟的主要原因。列式设计还可提供极高的压缩率，相比于行式数据库，通常可将压缩率提高四倍或五倍。MPP数据仓库通常按比例线性扩展，这意味着如果您将双节点MPP仓库的空间翻倍，那么可有效将其性能提高一倍。
列式设计和MPP的结合不仅能够大幅提高性能(通常约100到1000倍)，还可以实现更低且更透明的定价机制，例如针对每TB的模型而非传统的针对每处理器、每节点、每用户的定价方案。最终结果：性能呈指数级增长，同时大数据分析处理过程的总成本大幅降低。
三、它必须兼容传统工具
如果您的大数据分析平台依赖于“提取、转换、加载”(ETL)工具(如Attunity、Informatica、Syncsort、Talend或Pentaho)或基于SQL的可视化工具(如Logi
Analytics、Looker、MicroStrategy、Qlik、Tableau和Talena），请确保该平台已经过认证，可与所有这些工具而不仅仅是主要供应商的工具搭配使用。此外，确保您使用的所有工具和扩展技术符合最新版本的ANSI
SQL标准(SQL2011)。
四、它必须为数据科学家提供支持
数据科学家在企业IT中拥有着更高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应在下述两个关键方面支持数据科学家。首先，新一代数据科学家采用Java、Python和R等工具来执行预测式分析。底层分析数据库应支持和加速创新型预测分析的创建过程。
其次，此平台应有助于将数据科学家的工作与业务目标联系起来。如今，数据科学家的角色常常从统计学家演变而来，后者相对而言更具学术意味，而且通常并不熟悉宏观业务目标。在某些情况下，会导致数据科学家得出的结论可能不完整、不准确或与业务成果无关。同时，商业人士常常乐于让统计学家在封闭的环境中工作，只在需要他们支招时才去找他们。
快速、高效、易于使用和广泛部署的大数据分析平台可以帮助拉近商业人士和技术专家之间的距离。
五、它应提供高级分析功能
根据您的特定使用情况，可能有必要深入查看由大数据分析引擎提供的内置SQL分析功能。您必须从底层查看，以了解究竟提供了何种SQL分析，而不用对该数据执行分析。例如，如果要对从设备获得的数据执行分析(如在物联网中)，则需要诸如“时间序列分析”和“差距分析”等分析功能。如果没有这些功能，您可能需要花费时间整理数据或编写自定义代码。
疫情发生以来，全球经济发展都进入了数字经济的新阶段，“数据要素”的概念逐渐深入人心。
作为数字经济深化发展的核心引擎，“数据要素”已成为最具时代特征的生产要素。数据显示，“十三五”时期，大数据产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元。去年年底，《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》的连续发布，更是进一步规范并推动了数据要素市场的培育、数据产业链的形成，以及整个数据产业生态的构建。
伴随着互联网和移动终端的普及，以及信息通信技术的蓬勃发展，在传统的金融数据之外，诞生了另类数据，并成为当前数据市场不可或缺的一部分。
涵盖了多种数据源的另类数据，在宏观、中观和微观等场景中得到了广泛应用，另类数据服务商正成为数据产业的新兴力量，作为其中的佼佼者，百观科技更是获得了行业内外的高度关注。
成立于2016年，百观科技主要面向一、二级投资市场的金融机构以及消费、零售、文化娱乐及地产等行业的企业客户，帮助其以另类数据驱动的模式，更系统性地制定商业决策。百观推出的百观科技新一代智能研究操作系统 ROS（Research Operating System），以产品化的方式颠覆了数据的采集、存储、分析到最后分发的全过程。
成立以来，公司已完成了来自华创资本、真格基金、Palm Drive Capital及标普全球（S&P Global）的多轮融资，融资金额高达数千万美元。
数字经济需数据先行，数据作为数字经济的血液与养分，其规范的加工、交易流程及安全合规的运转模式将是产业健康发展的前提。
“十四五”规划对数字经济和大数据产业提出了具体的规范和指导，并强调要培育壮大数据服务产业，培育数据服务商。这对于百观科技这样的另类数据服务商来说，意味着一个全新的时代已经到来。在这样的背景下，百观科技将持续专注信息的采集、聚合、降噪，为各行各业客户提供另类数据驱动的系统性商业决策解决方案。
大数据产业被纳入“十四五”规划，另类数据迎发展新机遇
随着大数据在各行各业的渗透和发展，继农业经济、工业经济之后，数字经济成为新的经济形态。作为数字经济的核心引擎，数据要素已经成为与土地、劳动力、资本和技术并列的五大生产要素之一。
2021年，国务院和工信部分别针对数字经济和大数据产业的发展出台了《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》，在政策层面明确了数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源，同时提出以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，打通生产、分配、流通、消费各环节，促进资源要素的优化配置。
值得关注的是，《“十四五”数字经济发展规划》提到，要大力推进产业数字化转型，并培育发展数字化解决方案供应商。《“十四五”大数据产业发展规划》也强调要构建稳定高效的数据产业链，打造繁荣有序的产业生态，并且培育大数据交易市场，以及优质的大数据服务供应商。
在政策的指导和推动下，各地的大数据交易市场陆续落地，大数据服务商受到广泛的关注和讨论。另类数据是数字经济时代的重要生产要素以及新支柱，在此大背景下，包括百观科技在内的另类数据服务商也将迎来全新的发展机遇。
另类数据，是相对于传统金融数据而言的新类型数据。传统的金融数据一般指股票、债券等的交易数据、上市公司年报和财务数据，而另类数据一般分为三类，1）个体生产的数据，包括社交网络上个人所生产的文章、评论一类的数据；2）商业过程中生产的数据，像人流量数据等；3）来自传感器的数据，如卡车的物联网数据、卫星图像数据等。
另类数据的爆发离不开互联网、移动终端以及信息通信技术的普及。随着积累数据的基础设施不断加强，以前无法留存的数据得以大规模的存储和积累，并得到有效利用。而伴随着另类数据在宏观、中观和微观层面的应用，另类数据与传统数据相互补充，共同组成了数字经济时代的生产要素，对另类数据的分析和研判也成为了经济形势研判和商业决策中不可缺少的一环。
“百观科技在另类数据领域深耕多年，在技术、产品、合规、行业理解以及人才培养上都有突出的表现，正符合“十四五规划”中提到的应该被重点培育的数据服务商。”百观科技的创始人兼CEO陈沐表示。
在他看来，数据服务产业目前正处在黄金发展期，政策的落地使得产业在数据加工、交易和应用等各个阶段均有规可循，同时各地数据交易所的成立，也将使得数据资源得以更高效地流通，“数据产业链上游的不断完善将利好处于产业链下游应用端的数据服务商，这其中就包括百观科技”。
另类数据驱动商业决策，百观科技打造数据服务的标准化SaaS平台
创立百观科技之前，陈沐曾在两家百亿级的国际对冲基金工作，同时也是美国第一批数据产品经理，成功打造了多个百万美元收入的数据产品，数据产品经理的主要工作即将数据和数据工具用技术封装成产品，再使其应用于商业分析和洞察。
2016年，陈沐注意到，国内不少投资机构和企业在做投资、商业研究时，仍然使用数十年前陈旧的技术和方法。彼时，他开始思考将先进的云计算等技术与另类数据相结合，开拓出全新的数据研究方式，百观科技应运而生。
相较于传统的数据研究，百观科技用产品化的方式来提供数据分析服务，其产品定位为“基于新的数据和新的技术形成的体系化、底层的操作系统”，涵盖了数据采集、数据挖掘、数据整理，直至应用数据产品的全过程。
基于这样的产品架构，百观能够帮助客户从海量信息中高效提取有价值的内容，最终实现更系统化、更数据驱动的商业决策。
在持续的探索和尝试后，百观推出了百观科技新一代智能研究操作系统ROS（Research Operating System），为客户提供针对10+个行业、200,000+家公司的可靠分析与深度数据指标。
陈沐介绍，ROS平台由三大部分组成，底层模块负责多源异构的原始数据的采集，中台运用先进的数据湖等技术对数据进行存储加工，最上层则是直接向客户展示的数据产品及数据洞察。客户不仅能够通过ROS平台随时随地接触高价值、精准且即时的数据，也可使用SaaS内集成的各类交互式分析工具定制分析维度，满足其研究需求。
在底层的数据源上，百观已经开发了包括线上/线下消费数据、遥感数据、app流量数据、舆情数据等在内的多种数据源。针对客户的特定需求，百观还能帮助投资机构追踪制造业企业货物的数据、消费者支付行为的数据、人流量数据等。
除了标准化的SaaS产品服务，百观也会针对客户的特殊需求提供定制化的数据研究服务，当前，百观科技来自标准化订阅制产品的收入约为90%。
成熟的产品与服务离不开持续的技术投入。百观科技在大数据工程、算法、数据产品化等方面积累深厚。正是基于先进的多模态识别、大数据、AI以及云计算等技术，公司搭建了业界成熟的湖仓一体解决方案。
今年年初，经国家科技部、财政部、税务总局联合认证，百观科技被认定为国家高新技术企业，这意味着百观科技在核心自主知识产权、科技成果转化能力以及成长性指标等方面得到了国家级认可。
在产品与技术实力的加持下，百观科技形成了两大主要的应用场景，一个是投资研究，另一个是商业分析。投资研究场景的客户包括一、二级投资机构，服务内容既有对上市公司关键指标、趋势的跟踪挖掘，也包括对一级市场新趋势、新品牌的跟踪和数据挖掘。
商业分析则主要针对品牌等企业客户。陈沐表示，对于企业而言，对外部数据的采集和分析正渗透进越来越多的部门。除了战略部门，企业在市场、产品研发等各个环节都需要外部数据的参与，而百观能够帮助企业进行全方位的数字化转型，实现其内部数据与外部数据的打通与融合。
目前公司已经服务包括国内外大型对冲基金、主权基金、PE/VC及国内外知名企业在内的上百家客户。此外，据陈沐透露，公司的头部客户留存率为100%，合约金额续约率也高达140%。
另一方面，对于数据服务企业来说，数据安全是绕不开的话题。
去年9月实施的《中华人民共和国数据安全法》对数据服务中的数据来源的合法性、正当性提出了明确的要求。陈沐表示，百观科技一向重视数据的安全合规，公司有专门的数据源团队与法务合规团队，在数据合规、安全以及数据传输的加密上，团队也会做详细的尽职调查。
今年，百观科技成功入选信通院数据安全推进计划（DSI）成员单位，对此，陈沐表示：“本次入选DSI参与单位，是中国信通院对百观的企业实力和数据安全保障能力的认可，我们也将与其他入选单位一同为推进国家《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的实施贡献力量。”
自2016年成立，百观科技从零开始，目前的员工规模已经超过百人。其中，产品研发人员占比达80%，团队中近一半拥有海外求学或工作的经历，在行业研究、数据科学、产品研发领域经验丰厚，并在顶级金融机构与新经济企业有多年从业经验。
与此同时，另类数据仍属于新兴市场，作为业内头部企业，百观正逐步完善其内部人才培养体系。陈沐介绍，百观内部为员工提供了清晰的培训机制和晋升路径，合伙人团队也正在以mentor制来培养数据产品经理。同时，在由清华大学金融科技研究院发起的金融科技创业大赛中，百观科技也是“最受投资人欢迎”企业的得主，并持续支持学院在另类数据领域的研究和培训。
对百观科技来说，其现阶段的目标是打造一个企业外部数据聚合及分析的平台，不断完善数据要素产品化的系统。市场层面，百观科技一方面会继续提高在投资机构类客户的渗透率，同时也会扩大在消费品市场的客户群。另外，公司还将面向新经济产业，包括新能源汽车、商业地产以及文化艺术等领域，积极开发新客户。
政策和市场的双重驱动下，我国数据要素市场正加速走向成熟，而这对于数据服务企业来说，也意味着不可估量的商业机会。
接下来，百观科技将持续引入战略资本，加大对更多原始数据的产品化投入，加强多模态识别、认知AI、云计算、大数据等技术模块的研发投入，深入数据驱动决策场景的SaaS化开发，完成数据驱动决策平台的愿景，成为中国新一代数据产品行业的巨头。
补充拓展：新一代数据综合采集分析平台
我们公司以前在用tableau，这是一种几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。 因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。后来换了一家国内厂商帆软，性价比很高，自助式BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成，包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。他是tableau的平价替代，有别于Tableau的是，企业级数据分析的功能更多。从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。
未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。 （推荐答案！）
以前大数据分析会用到多种工具，比如数仓工具、数据建模工具、BI工具等等。现在新一代的大数据分析平台，都是一站式的数据分析平台，一个平台搞定所有。比如亿信一站式数据分析平台（ABI），该平台融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的一站式数据处理分析平台。提供的数据分析工具丰富：除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外，ABI还支持自助式分析，包括拖拽式多维分析、看板和看板集，业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时，类word即席报告、幻灯片报告，让汇报展示更加出彩。
亿信华辰的一站式数据分析平台（ABI）是一款全能型产品，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。采用轻量级SOA架构设计、B/S模式，各模块间无缝集成。使用了新一代的3D引擎技术，大屏展示炫酷。支持广泛的数据源接入。数据整合模块支持可视化的定义ETL过程，完成对数据的清洗、装换、处理。数据集模块支持数据库、文件、接口等多方式的数据建模。数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。